Airfoils Generation Using Neural Networks, CST Curves and Aerodynamic Coefficients
Notice bibliographique
Résumé
Fuel consumption has always been a major issue in the aviation industry, as all of its actors try to reduce it, to get the best carbon footprint possible. One of the answers to this issue is the reduction of drag caused by airplanes. The aim of this study was to implement airfoil morphing wing technology using neural networks methods. Specifically, the study was focused on finding an airfoil shape, given a set of aerodynamic coefficients (CL, CD, Cm) as inputs. Networks used lift, drag and pitching moment coefficients in order to generate a parametrized airfoil. Several networks were created using different parameters, and their results were compared, to verify the quality of the results, as well as the importance of the different parameters in the end-outcomes. After, the best network was used to generate airfoils, which aerodynamic properties were verified and compared to their reference aerodynamic performances to validate this method. The best networks reached an important efficiency of almost 70% generating airfoils with errors below 0.005 (Sum squared error). Finally, in order to create a highly effective tool for the objectives of this paper, a complementary study was conducted, in which the angle of attack was included as one of the inputs. This work is useful for determining airfoil shapes based on the knowledge of aerodynamic coefficients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».